Software de medicina personalizada en AWS: disminución de 60% en errores posteriores al lanzamiento

AWS

Desarrollo de sitios web CMS

PHP

Innowise diseñó una infraestructura sin servidor en AWS, lo que permitió recomendaciones sanitarias para software de medicina personalizada e implementó una sólida canalización de CI/CD para una implementación y prueba sin problemas.

Cliente

Industria

Informática sanitaria

Región

Israel

Cliente desde

2022

Nuestro cliente es una empresa innovadora en el ámbito de la tecnología sanitaria. Se centran en ayudar a las personas con enfermedades crónicas a mejorar su salud siguiendo recomendaciones personalizadas basadas en IA. Con un énfasis en la individualización, el cliente ofrece un software de medicina personalizada y una aplicación mHealth para particulares y profesionales sanitarios.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Rediseño del software de medicina personalizada para crear una sólida infraestructura de recomendaciones sanitarias

Nuestra colaboración con el cliente, iniciada en 2022, se centró en mejorar su sistema de gestión sanitaria disponible en plataformas web y móviles. Utilizando IA y la tecnología de inteligencia emocional (IE), el software de medicina personalizada se adapta dinámicamente a la personalidad, los hábitos y el estilo de vida únicos de cada usuario. Este enfoque pretende facilitar cambios sostenibles a lo largo de la vida y fomentar la adherencia a los programas de tratamiento.El reto del cliente consistía en rediseñar un sistema para realizar un seguimiento de las acciones de los usuarios y ofrecer recomendaciones para optimizar la salud con mayor precisión. Necesitaba una infraestructura robusta para gestionar las recomendaciones y notificaciones, que debía ser escalable y mantenible. Además, tanto la versión web como la de la plataforma móvil carecían de Servicios de control de calidad.

Solución

Software de medicina personalizada con sistema back-end mejorado, pruebas A/B y canalización CI/CD optimizada.

En nuestro compromiso con el cliente, desarrollamos una infraestructura avanzada y escalable para respaldar el software de medicina personalizada con recomendaciones de salud. "Haciendo hincapié en las prácticas de infraestructura como código (IaC), combinamos la potencia de AWS CDK con TypeScript. Esto nos permitió crear un marco robusto y sin servidor capaz de manejar procesos complejos de recomendación y notificación, integrales para mejorar la gestión de la salud. Nuestro equipo también se centró en probar aplicaciones móviles y sistemas back-end.

Despliegue de infraestructuras

En la fase fundacional de nuestro proceso de desarrollo, desplegamos el AWS Cloud Desarrollo Kit (CDK) con TypeScript. Esta elección estratégica nos permitió programar la infraestructura de la Cloud como si fuera software. Agilizó la creación de recursos y garantizó que nuestra configuración fuera mantenible y fácilmente escalable, algo crucial para un sistema diseñado para gestionar un número creciente de usuarios.La columna vertebral de la infraestructura era una arquitectura sin servidores diseñada para ofrecer alta disponibilidad y rentabilidad. La informática sin servidores nos permitió crear y ejecutar aplicaciones sin pensar en servidores. De este modo, podíamos centrarnos en el producto principal sin la sobrecarga de gestionar la infraestructura.Para entrelazar las diversas acciones y servicios que requiere la aplicación, aprovechamos AWS Step Functions para crear máquinas de estado. Garantizaron que cada interacción del usuario se procesara con precisión, desencadenando la secuencia correcta de eventos, desde la ingestión de datos hasta las notificaciones y recomendaciones JIT (Just In Time) personalizadas.

Desarrollo de aplicaciones mHealth

Nuestro equipo adoptó Python por su sencillez y eficacia a la hora de crear funciones Lambda, que formaban el núcleo de varias servicios internos. Estas funciones se encargaban de todo el proceso de notificación al usuario, desde el tratamiento de los datos hasta el envío de recomendaciones sanitarias y mensajes.Nuestro equipo de desarrollo PHP mejoró la interfaz de usuario de una aplicación web que utiliza October CMS, centrándose en un sistema fácil de usar para gestionar los datos de las notificaciones, incluidas las plantillas, los marcadores de posición y las condiciones. Este cambio de un modelo dependiente del desarrollador a un enfoque más accesible ha permitido a los propietarios de los productos gestionar los datos de forma independiente, agilizando el flujo de trabajo y aumentando la eficiencia en el proceso de gestión de notificaciones.La complejidad de transformar datos de usuario sin procesar en información requería procesos ETL sólidos. AWS Glue proporcionó un servicio ETL administrado que simplificó la preparación y carga de datos para el análisis. Para administrar el flujo de datos en tiempo real, creamos canalizaciones de datos que incorporaban servicios como AWS EventBridge para el enrutamiento del bus de eventos y AWS Kinesis para la administración de flujos masivos de datos de salud, lo que garantizaba que las interacciones de los usuarios se procesaran y se actuara en consecuencia sin demora.

Integración y despliegue continuos

Para mantener la coherencia y la calidad en nuestros procesos de implementación, establecimos canalizaciones CI/CD utilizando Bitbucket para el control de código fuente y AWS CodePipeline para orquestar las compilaciones, las pruebas y las implementaciones. Estas canalizaciones facilitaron una transición fluida del desarrollo a la producción, con pasos automatizados que redujeron los errores humanos y agilizaron las versiones.

Amazon Elastic Container Service (ECS) se configuró para ejecutar y administrar nuestros contenedores Docker. Este servicio simplificó la orquestación de contenedores del sistema, lo que nos permitió implementar, administrar y escalar los sistemas de recomendación y notificación con facilidad.

Calidad garantía

La garantía de calidad fue un componente crítico e integral de todo nuestro proceso de implantación. Nuestros ingenieros de control de calidad validaron la funcionalidad, el rendimiento y la facilidad de uso del sistema back-end y garantizaron la máxima calidad de la aplicación móvil combinando métodos de prueba manuales y automatizados.

Un aspecto clave de nuestra estrategia de control de calidad fue probar a fondo el software de medicina personalizada en plataformas móviles. Realizamos pruebas manuales exhaustivas simulando situaciones reales para garantizar que la interfaz y las funciones de la aplicación funcionaran a la perfección en distintos dispositivos. Esto se complementó con pruebas automatizadas para cubrir una gama más amplia de casos de uso.

La gestión de los flujos de trabajo CI/CD fue otro aspecto vital de nuestro proceso de control de calidad. Supervisamos estos flujos de trabajo para evitar que se desplegara en producción código no probado o con errores. Este enfoque resultó especialmente crucial tras detectar lagunas en los procesos que permitían la aparición de errores en la aplicación en vivo, sobre todo durante el lanzamiento de la versión 2.0, crítica para el nuevo mercado.

Para perfeccionar aún más la aplicación en función de la interacción de los usuarios, implantamos mecanismos de pruebas A/B. Esto mejoró la participación de los usuarios y proporcionó información valiosa sobre su comportamiento y preferencias. Esto mejoró el compromiso del usuario y proporcionó información valiosa sobre su comportamiento y preferencias, lo que permitió al cliente introducir mejoras en su producto basadas en datos.

El cliente quedó especialmente impresionado con la solidez de nuestras pruebas móviles y de back-end, así como con la eficacia de la canalización CI/CD. Estos esfuerzos se tradujeron en una disminución significativa de los problemas relacionados con el despliegue y un aumento sustancial de la estabilidad de la aplicación mHealth.

Tecnologías y herramientas

Back-end

PHP, Python, TypeScript

Cloud

AWS (Step Functions, Lambda, Kinesis, Event Bridge, Api Gateway, CloudFormation, Glue, Athena, App Sync, ECS, ECR, Batch, RDS, Redshift, DynamoDB)

Bases de datos

Postgres, Redshift, Redis, DynamoDB

Sistemas de control en origen

Bitbucket

Tuberías

Canalizaciones de Bitbucket, Canalización de código

Proceso

Nuestro trabajo con el cliente se caracterizó por la progresión paso a paso, la comunicación transparente y un firme compromiso con las metodologías ágiles. Este enfoque nos permitió adaptarnos rápidamente, mantener un compromiso constante con el cliente y mejorar continuamente nuestros procesos a lo largo del proyecto. He aquí cómo se desarrolló el proyecto:

Iniciación y planificación

Comenzamos con una exhaustiva fase de análisis y planificación, alineando nuestras tareas con las necesidades del cliente. Esta fase sentó las bases de lo que se convertiría en un ciclo de desarrollo de aplicaciones mHealth con capacidad de respuesta.

Configuración de la infraestructura

Con AWS CDK, programamos la infraestructura para que admitiera un back-end sin servidor, lo que garantizó que el sistema fuera escalable y resistente.

Desarrollo de funciones

Nuestros desarrolladores escribieron funciones Lambda para procesar datos y gestionar notificaciones, gestionadas a través de la infraestructura sin servidor.

Construcción de canalizaciones CI/CD

Configuramos Bitbucket y AWS CodePipeline para automatizar el proceso de implementación de la infraestructura y las aplicaciones.

Calidad garantía

Nuestros ingenieros de control de calidad realizaron exhaustivas pruebas manuales y automatizadas para garantizar que todas las funciones funcionaran correctamente en distintos dispositivos y escenarios de usuario.

Realización de pruebas A/B

Para mejorar aún más la experiencia del usuario, establecimos un marco de pruebas A/B que permite tomar decisiones basadas en datos.

Finalización y revisión del proyecto

El proyecto concluyó con una exhaustiva fase de revisión y entrega. Nos aseguramos de que todos los elementos del proyecto cumplieran las expectativas del cliente y preparamos el terreno para futuras mejoras y asistencia.

Equipo

Desarrolladores de AWS

Desarrollador PHP

Python Promotor

Ingeniero DevOps

Ingeniero de QA

Coordinador de proyectos

Resultados

Sistema backend mejorado, reducción de 20% en el tiempo de comercialización de nuevas funciones y mayor estabilidad del software de medicina personalizada.

La colaboración con el cliente condujo a varios logros notables, cada uno de los cuales contribuyó al éxito general y al impacto del software de medicina personalizada:

Sistema back-end mejorado: Desarrollamos un sistema back-end sólido, escalable y rentable. La arquitectura sin servidor en AWS permitió a la aplicación manejar cargas crecientes y datos de usuario de manera eficiente.
Mejora de la estabilidad de la aplicación: Redujimos significativamente los errores críticos mediante rigurosos procesos de control de calidad. La estabilidad de la aplicación mejoró en aproximadamente 40%, como indica la disminución de los informes de bloqueos y los problemas notificados por los usuarios.
Pruebas A/B para la mejora continua: La implantación de un marco de pruebas A/B marcó un hito clave. Permitió al cliente ajustar la aplicación en función de los comentarios y el comportamiento de los usuarios, lo que mejoró la satisfacción de estos.
Eficacia operativa: La automatización de los procesos de despliegue y la introducción de una canalización CI/CD más ágil redujeron el plazo de comercialización de nuevas funciones en 20%.

En resumen, nuestro enfoque orientado al control de calidad y la sólida arquitectura sin servidor de AWS proporcionaron a nuestro cliente un software de medicina personalizada de gran fiabilidad. Estas mejoras respaldaron su misión de ofrecer soluciones sanitarias personalizadas, como demuestran las mejoras tangibles en el desempeño de la aplicación y la satisfacción de los usuarios".

En la fase actual de nuestro proyecto, nuestro equipo especializado participa activamente en el desarrollo y la mejora de la aplicación mHealth, haciendo especial hincapié en las pruebas y la mejora continua de la infraestructura.

Duración del proyecto

Enero de 2022 - En curso

20%

reducción del plazo de comercialización de nuevas funciones

60%

disminución de los errores posteriores a la publicación

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